Learn how to apply Machine Learning Operations (MLOps) to solve real-world problems. The course covers end-to-end solutions with Artificial Intelligence (AI) pair programming using technologies like GitHub Copilot to build solutions for machine learning (ML) and AI applications. This course is for people working (or seeking to work) as data scientists, software engineers or developers, data analysts, or other roles that use ML.
DevOps, DataOps, MLOps
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DevOps, DataOps, MLOps
Ce cours fait partie de Spécialisation MLOps | Machine Learning Operations
Instructeurs : Noah Gift
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4.2
(120 avis)
niveau Avancées
Expérience recommandée
Planning flexible
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93%
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Ce que vous apprendrez
Build operations pipelines using DevOps, DataOps, and MLOps
Explain the principles and practices of MLOps (i.e., data management, model training and development, continuous integration and delivery, etc.)
Build and deploy machine learning models in a production environment using MLOps tools and platforms.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Python Libraries
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Devops
- Catégorie : Rust Programming
Détails à connaître
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Évaluations
13 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
In this module, you will learn how to apply foundational skills in MLOps to build machine learning solutions and apply it by building microservices in Python.
Inclus
22 vidéos10 lectures4 devoirs2 sujets de discussion1 laboratoire non noté
In this module, you will learn how to apply essential skills in math and data science for MLOps and apply it by building simulations.
Inclus
5 vidéos9 lectures3 devoirs3 laboratoires non notés
In this module, you will learn how to build operations pipelines and then apply these skills by building solutions for pre-trained Hugging Face models.
Inclus
20 vidéos9 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
In this module, you will learn how to build end to end MLOps and AIOps solutions and apply it by building solutions with pre-trained models from OpenAI while benefiting from using AI Pair Programming tools like GitHub Copilot.
Inclus
12 vidéos9 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
In this module, you will learn how to switch from Python to Rust, a powerful and efficient systems programming language. This module will cover various practical applications of Rust, such as CLI, Web, and MLOps solutions, as well as cloud computing solutions for AWS, GCP, and Azure. You'll also learn how to build Rust solutions for Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineering, Data Science, and Machine Learning Operations (MLOps). By the end of this module, you will have a strong understanding of Rust's key syntax and features, and be able to leverage Rust for GPU-accelerated machine learning tasks.
Inclus
25 vidéos11 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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Duke University
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Larry W.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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